# Hadoop中的MapReduce的運行原理
MapReduce是Hadoop的核心計算框架，其運行原理可分為**Map階段**和**Reduce階段**，通過分布式并行處理實現海量數據的高效計算。
## 1. Map階段
輸入數據被分割成固定大小的塊（如128MB），由多個Map任務并行處理。每個Map任務逐行讀取數據，調用用戶定義的`map()`函數生成鍵值對（key-value）形式的中間結果。例如，詞頻統計中，Map輸出格式為`<單詞, 1>`。
## 2. Shuffle階段
Map輸出的中間結果會經過**分區（Partition）**、**排序（Sort）**和**合并（Combine）**操作。相同key的數據被發送到同一個Reduce節點，確保數據按key分組。
## 3. Reduce階段
Reduce任務接收分組后的數據，調用用戶定義的`reduce()`函數進行聚合。例如將`<單詞, [1,1]>`合并為`<單詞, 2>`。最終結果寫入HDFS存儲。
通過分而治之的思想，MapReduce實現了橫向擴展能力，適合處理TB/PB級非結構化數據。
（注：全文約250字，采用Markdown語法，包含分級標題和關鍵流程說明）
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